Inteligentny system wspomagający proces identyfikacji perspektywicznych horyzontów w wielohoryzontowych złożach gazu ziemnego uwzględniający kryterium ekonomiczne ich udostępnienia i eksploatacji
{"title":"Inteligentny system wspomagający proces identyfikacji perspektywicznych horyzontów w wielohoryzontowych złożach gazu ziemnego uwzględniający kryterium ekonomiczne ich udostępnienia i eksploatacji","authors":"A. Pańko","doi":"10.18668/ng.2022.11.01","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"W artykule zaprezentowano inteligentny system wspomagający proces identyfikacji perspektywicznych horyzontów złożowych w wielohoryzontowych złożach gazu ziemnego, uwzględniający kryterium ekonomiczne ich udostępnienia i eksploatacji. W procesie projektowania systemu zostały wykorzystane dotychczasowe doświadczenia firmy ORLEN Upstream z prac prowadzonych na obszarze zapadliska przedkarpackiego w utworach miocenu, obejmujące etap poszukiwania i eksploatacji wielohoryzontowych złóż gazu ziemnego. System został opracowany na bazie sztucznej inteligencji (SI) z wykorzystaniem między innymi sztucznych sieci neuronowych (SSN) i metod uczenia maszynowego (ML) oraz dodatkowo metod tzw. eksperymentu projektowanego (ang. design of experiment, DOE). Pierwsza część systemu obejmuje procesy związane z selekcją odpowiednich danych wejściowych i ich przygotowaniem do wykorzystania w kolejnych elementach systemu. Kolejnym etapem inteligentnego systemu jest identyfikacja perspektywicznych horyzontów złożowych w nowo wierconych odwiertach na podstawie wyników wykonanych opróbowań typu DST (ang. drill stem test) i testów produkcyjnych w dotychczas odwierconych i eksploatowanych odwiertach przez ORLEN Upstream. Następny element systemu stanowi projekt bazy danych wejściowych do budowy zastępczego modelu złożowego (ZMZ). Do konstrukcji bazy danych wykorzystano metodę Latin hypercube i symulator numeryczny Eclipse. W dalszej części systemu skonstruowany model zastępczy został użyty do probabilistycznego generowania profili wydobycia gazu ze zidentyfikowanych w poprzednim etapie perspektywicznych horyzontów złożowych. Ostatnim elementem zaprojektowanego systemu jest analiza ekonomiczna opłacalności procesu udostępniania i eksploatacji, bazująca między innymi na wyznaczonych profilach wydobycia gazu. Wynikiem analizy jest wyznaczenie podstawowych wskaźników ekonomicznych inwestycji. Na podstawie przeprowadzonej analizy ekonomicznej tworzony jest ranking zidentyfikowanych horyzontów i podejmowana jest decyzja o ewentualnym udostępnieniu i eksploatacji zidentyfikowanego horyzontu lub odstąpieniu od jego opróbowania.","PeriodicalId":45266,"journal":{"name":"Nafta-Gaz","volume":"69 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.3000,"publicationDate":"2022-11-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Nafta-Gaz","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.18668/ng.2022.11.01","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"ENGINEERING, PETROLEUM","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
W artykule zaprezentowano inteligentny system wspomagający proces identyfikacji perspektywicznych horyzontów złożowych w wielohoryzontowych złożach gazu ziemnego, uwzględniający kryterium ekonomiczne ich udostępnienia i eksploatacji. W procesie projektowania systemu zostały wykorzystane dotychczasowe doświadczenia firmy ORLEN Upstream z prac prowadzonych na obszarze zapadliska przedkarpackiego w utworach miocenu, obejmujące etap poszukiwania i eksploatacji wielohoryzontowych złóż gazu ziemnego. System został opracowany na bazie sztucznej inteligencji (SI) z wykorzystaniem między innymi sztucznych sieci neuronowych (SSN) i metod uczenia maszynowego (ML) oraz dodatkowo metod tzw. eksperymentu projektowanego (ang. design of experiment, DOE). Pierwsza część systemu obejmuje procesy związane z selekcją odpowiednich danych wejściowych i ich przygotowaniem do wykorzystania w kolejnych elementach systemu. Kolejnym etapem inteligentnego systemu jest identyfikacja perspektywicznych horyzontów złożowych w nowo wierconych odwiertach na podstawie wyników wykonanych opróbowań typu DST (ang. drill stem test) i testów produkcyjnych w dotychczas odwierconych i eksploatowanych odwiertach przez ORLEN Upstream. Następny element systemu stanowi projekt bazy danych wejściowych do budowy zastępczego modelu złożowego (ZMZ). Do konstrukcji bazy danych wykorzystano metodę Latin hypercube i symulator numeryczny Eclipse. W dalszej części systemu skonstruowany model zastępczy został użyty do probabilistycznego generowania profili wydobycia gazu ze zidentyfikowanych w poprzednim etapie perspektywicznych horyzontów złożowych. Ostatnim elementem zaprojektowanego systemu jest analiza ekonomiczna opłacalności procesu udostępniania i eksploatacji, bazująca między innymi na wyznaczonych profilach wydobycia gazu. Wynikiem analizy jest wyznaczenie podstawowych wskaźników ekonomicznych inwestycji. Na podstawie przeprowadzonej analizy ekonomicznej tworzony jest ranking zidentyfikowanych horyzontów i podejmowana jest decyzja o ewentualnym udostępnieniu i eksploatacji zidentyfikowanego horyzontu lub odstąpieniu od jego opróbowania.